Big data e demanda em destinos turísticos : uma análise do perfil dos visitantes da Região Sul do Brasil

Abstract

Resumo: Os destinos turísticos são cada vez mais afetados por informações relacionadas a viagens compartilhadas por meio das mídias sociais, principalmente as que são geradas pelo usuário de seus produtos turísticos. Tais informações compõem uma imensidão de dados conhecido como big data, e podem ser utilizados para previsão de demanda turística, padrões de movimentação e melhoria de produtos e serviços turísticos, baseado principalmente na experiência compartilhada pelos visitantes. Com isso, o objetivo geral da pesquisa é analisar as características da demanda turística, percebidas nas avaliações em atrativos turísticos geradas pelos visitantes no TripAdvisor. A pesquisa foi dividida em dois estudos, o primeiro utilizou a pesquisa qualitativa para identificar a convergência conceitual entre os temas big data, experiência e destinos turísticos e analisar a evolução dos temas de pesquisa e o segundo buscou avaliar as características da demanda turística através das avaliações geradas pelos usuários sobre os atrativos turísticos no sul do Brasil disponíveis na plataforma TripAdvisor. Para o primeiro estudo foram realizadas análises sistemática e bibliométrica com o apoio da ferramenta VOSviewer; para o segundo estudo foram realizadas análises estatísticas descritivas e inferenciais através da ferramenta SPSS Analytics. O primeiro estudo trouxe como resultados 146 trabalhos sobre os temas big data, experiência e destinos turísticos que utilizaram do big data para realizar diferentes análises no que diz respeito ao turismo e a experiência dos turistas. Os resultados da pesquisa demonstram que os estudos em turismo que utilizam big data como ferramenta de obtenção e análise de dados cresceu consideravelmente entre os anos de 2017 e 2021, com contribuições significativas de aplicações reais de metodologias e modelos de pesquisa para destinos turísticos, principalmente no que diz respeito à experiência. O segundo estudo trouxe a caracterização da demanda turística dos 15 atrativos selecionados, avaliados através das hipóteses propostas. Para os atrativos de Curitiba e Porto Alegre foram construídas hipóteses de relação entre as variáveis levantadas no constructo de demanda, enquanto os atrativos de Joinville foram analisados na relação entre as características da demanda e da experiência. Tanto no estado do Paraná quanto no Rio Grande do Sul, quatro das cinco hipóteses foram comprovadas, com ênfase nas diferenças estatísticas dos tipos de visitantes de cada estado. Já no estado de Santa Catarina, nenhuma das hipóteses foi comprovada. O principal resultado obtido foi o uso de diferentes formas de análise da demanda que auxiliam destinos turísticos a compreenderem características dos seus visitantes, possibilitando o uso do big data e data mining para a obtenção de informações relevantes sobre a demanda. O objetivo geral da pesquisa foi atingido ao final do estudo, onde os resultados da análise da demanda turística da pesquisa apontaram características dos visitantes no que diz respeito a informações básicas de sua viagem, como local de residência, tipo de viagem, nacionalidade e informações temporais da visita. A principal contribuição da pesquisa foi a proposição de uma alternativa metodológica para coletar e analisar dados da demanda turística em contrapartida com as pesquisas tradicionais, visualizado através do framework proposto.

Abstract: Tourism destinations are increasingly affected by travel-related information shared through social media, especially that which is user-generated of their tourism products. Such information makes up an immensity of big data. It can be used to forecast tourism demand, movement patterns, and improvement of tourism products and services, based mainly on the experience shared by visitors. With this, the general objective of the research is to analyze the characteristics of tourism demand perceived in the reviews of tourist attractions generated by visitors on TripAdvisor. The research was divided into two studies; the first used qualitative research to identify the conceptual convergence between the themes of big data, experience and tourist destinations and analyze the evolution of the research themes and the second sought to evaluate the characteristics of demand and tourist experience in tourist attractions in southern Brazil through TripAdvisor reviews. For the first study, systematic and bibliometric analyses were carried out with the support of the VOSviewer tool; for the second study, descriptive and inferential statistical analyses were carried out using the SPSS Analytics tool. The first study brought results of 146 papers on big data, experience and tourist destinations that used big data to perform different analyses regarding tourism and tourists' experience. The results of the research show that studies in tourism that use big data as a tool to obtain and analyze data grew considerably between the years 2017 and 2021, with significant contributions of actual applications of research methodologies and models for tourism destinations, especially regarding the experience. The second study brought the tourist demand characterization of the 15 selected attractions, evaluated through the proposed hypotheses. For Curitiba and Porto Alegre attractions, hypotheses were built on the relationship between the variables raised in the demand construct. In contrast, the attractions of Joinville were analyzed in the relationship between demand and experience characteristics. In Paraná and Rio Grande do Sul, four of the five hypotheses were proven, emphasizing the statistical differences in the types of visitors from each state. In the state of Santa Catarina, none of the hypotheses were proven. The main result obtained was the use of different forms of demand analysis that help tourist destinations to understand their visitors' characteristics, enabling big data and data mining to obtain relevant information about the demand. The overall objective of the research was achieved at the end of the study, where the results of the tourism demand analysis of the survey pointed out characteristics of visitors regarding the basic information of their trip, such as place of residence, type of trip, nationality, and temporal information of the visit. The main contribution of the research was the proposition of a methodological alternative to collect and analyze tourism demand data in contrast to traditional surveys, visualized through the proposed framework.